The Effect of Learning Standards and Market-Orientation in Competitive Strategy and Organizational Survival of the Islamic Republic of Iran Broadcasting (IRIB)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study to is to determine the effect of learning standards and market orientation effect on competition and survival strategies in the Islamic Republic of Iran Broadcasting. This research is an applied research and the method of collecting data is field research. The Statistical Society includes all 248 managers and senior technical experts in IRIB in 2015 which by using of Morgan Table the 148 volume has been selected. For gathering data, we used OL learning Criteria Questionnaire (2001), Slater and Narver marketing Questionnaire (1990), Self-made questionnaire based on Porter’s competitive strategy, and Self-made questionnaire based on organizational survival in Likert’s 5-degree scale. Data collected by descriptive statistics (Frequency tables, graphs, percentages, averages) and inferential statistical methods, (Pearson correlation, synchronous multiple regression analysis, structural equation modeling) by using statistical software SPSS and AMOS were analyzed. The results showed: learning criterion has a positive and significant effect on marketing, Marketing (customer-oriented, cross-sector coordination, competitiveness) has a significant positive impact on competitive strategies and organizational survival, Competitive strategies have a positive and significant effect on organizational survival. The results showed that the model fit is appropriate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».